[发明专利]基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法和终端设备

权利要求书

1.基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一、设备时间统计：医务人员将医院使用大型医疗设备的时间进行统计，进而将统计的数据输入主机内，然后利用主机生成图表，再将大型医疗设备使用的高峰期、中峰期和低峰期进行时间段划分；

步骤二、设备数量统计：医务人员将医院使用大型医疗设备的台数进行统计，进而将数据与步骤一中大型医疗设备使用的高峰期、中峰期和低峰期进行对应，两者数据结合后输入主机内，并利用主机生成图表；

步骤三、控制时间、数量：将大型医疗设备与终端设备进行连接，进而通过终端设备控制大型医疗设备的开启时间和开启台数，然后将大型医疗设备的耗能数据统计并输入至主机内进行存储；

步骤四、紧急增加设备：将未开启的大型医疗设备与终端设备中的人工智能进行连接，遇到需要紧急增加大型医疗设备的情况，人工智能快速启动需要增加的大型医疗设备数量；

所述步骤一中将医院使用大型医疗设备的时间进行统计时，其时间统计的周期为一个星期，然后取平均值；

所述步骤二中将医院使用大型医疗设备的台数进行统计时，其台数使用统计的周期为一个星期，然后取平均值；

所述步骤三中大型医疗设备的耗能数据统计后的资料，随时可以通过芯片读取后调取进行分析；

终端设备，包括输入模块(1)、中央处理系统(2)、时间设定模块(3)、驱动模块(4)、输出模块(5)、反馈模块(6)和语音控制单元(7)，所述输入模块(1)的输出端与中央处理系统(2)的输入端连接，所述中央处理系统(2)的输出端与时间设定模块(3)的输入端连接；

语音控制单元(7)包括提取模块(71)、控制芯片(72)、识别模块(73)、数据转换模块(74)和提出模块(75)；

通过提取模块将语音信息进行提取，然后控制芯片处理分析后，并通过识别模块进行分析，进而通过数据转换模块将信息输出至驱动模块，遇到需要紧急增加大型医疗设备的情况，语音控制单元快速启动需要增加的大型医疗设备数量。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于：所述时间设定模块(3)的输出端与驱动模块(4)的输入端连接，所述驱动模块(4)的输出端均与输出模块(5)和反馈模块(6)的输入端连接。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于：所述反馈模块(6)的输出端与中央处理系统(2)的输入端连接，所述语音控制单元(7)的输出端与驱动模块(4)的输入端连接。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于：所述提取模块(71)的输出端与控制芯片(72)的输入端连接，所述控制芯片(72)的输出端与识别模块(73)的输入端连接。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的大型医疗设备能耗预测方法，其特征在于：所述识别模块(73)的输出端与数据转换模块(74)的输入端连接，所述数据转换模块(74)的输出端与提出模块(75)的输入端连接。